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在人工智能领域的进展中，OpenAI 的 ChatGPT 无疑是一颗明星。作为一款自动对话生成模型，ChatGPT 能够模拟人类的对话，为我们提供了一个与 AI 进行“对话”的平台。然而，许多人可能并不了解 ChatGPT 的高级指令，它们赋予了用户更多掌控模型行为的能力。
细致指定回答方式：temperature 参数
ChatGPT 的回答往往是多样的，这是因为它使用了一种称为“采样”的算法来生成回答。然而，如果我们希望回答更加确切，可以通过调整 temperature 参数来实现。Temperature 参数用于控制生成的回答的随机性，具体而言，较高的温度值会产生更加随机的回答，而较低的温度值则会使回答更加确定。
限定回答长度：max tokens 参数
ChatGPT 生成的回答长度往往是不受限制的，但通过 max tokens 参数，我们可以限定生成回答的长度。比如，设置 max tokens 参数为 50，那么生成的回答将不超过 50 个 tokens。
调整回答文本的含义：add prompt 微调
有时候我们希望 ChatGPT 的回答更加符合特定需求，这时可以使用 add prompt 来微调回答的含义。通过在输入文本中添加提示（prompt）信息，我们可以引导模型生成更加满足我们期望的回答。
精准约束生成的答案：chat.completion() 方法
除了这些常见的高级指令外，还有一种更灵活的方法：使用 chat.completion() 方法。通过在对话中手动控制不同步骤的生成过程，我们可以更精准地约束生成的答案。这种方法需要一些编码技巧，但却能够实现更高程度的模型调控。
探索未知领域的知识：few-shot learning
对于 ChatGPT，在接触到未知领域的问题时可能表现不佳。然而，OpenAI 为了解决这个问题，推出了一个名为“few-shot learning”的技术。few-shot learning 允许我们在给模型提供有限示例的情况下，让其展开对话，并生成更加准确的回答。
总之，ChatGPT 的高级指令赋予了用户更多掌握模型行为的能力。通过调整温度参数、限制回答长度、微调回答文本的含义等方法，我们能够更好地探索和应用 ChatGPT 的能力。而通过 few-shot learning 技术，我们还能够更好地应对未知领域的问题。随着技术的不断进步，我们有理由相信 ChatGPT 将帮助我们在 AI 与人类对话的领域取得更大突破。
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